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Tabla

Gráficos

Gráfico de delitos segun el tipo

delitos_por_tipo <-
  
EstadisticaPolicial %>%
  count(Delito) %>%
  ggplot(aes(x = reorder(Delito, n), y = n)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  coord_flip() +
  ggtitle("Cantidad de delitos por tipo de delito") +
  xlab("Delitos") +
  ylab("Cantidad de delitos") +
theme_minimal( )

ggplotly(delitos_por_tipo) %>% config(locale = 'es')

Gráfico de delitos por mes

estadisiticas_meses <- EstadisticaPolicial %>% mutate(fecha_mes = lubridate::month(Fecha)) 
nombre_reordenados <- c("Enero", "Febrero", "Marzo", "Abril", "Mayo", "Junio", "Julio", "Agosto", "Septiembre", "Octubre", "Noviembre")
delitos_por_mes <-
  
estadisiticas_meses %>%
count(fecha_mes) %>%
ggplot(level = levelorder, (aes(x = reorder(nombre_reordenados, fecha_mes), y = n))) +
geom_bar(stat = "identity") +
ggtitle("Cantidad de delitos por mes") +
xlab("Mes") +
ylab("Cantidad") +
theme_minimal( )

ggplotly (delitos_por_mes)

Gráfico de proporciones según el género

delitos_género <-
  
  EstadisticaPolicial %>%
  ggplot(aes(x = Delito, fill = Genero)) +
  geom_bar(position = "fill") +
  ggtitle("Proporción de delitos por género") +
  xlab("Género") +
  ylab("Proporción") +
  labs(fill = "Género") +
  theme_minimal()

ggplotly(delitos_género)

Gráfico con la cantidad de delitos en San José, Alajuela, Cartago y Heredia

delitos_canton <-
  
  EstadisticaPolicial %>%
  count(Canton) %>%
  filter(Canton == "SAN JOSE" |
           Canton == "ALAJUELA" |
           Canton == "CARTAGO" | 
           Canton == "HEREDIA") %>%
  
  ggplot(aes(x = reorder(Canton, n), y = n)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  ggtitle("Cantidad de delitos en San José, Alajuela, Cartago y Heredia") +
  xlab("Cantones") +
  ylab("Cantidad") +
  theme_minimal()

ggplotly(delitos_canton)